import torch
import torchvision
torchvision.disable_beta_transforms_warning()
from transformers import pipeline
 
# 设置设备为GPU（如果可用），否则为CPU
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# 定义微调后的BERT模型路径
model_path = 'finetuned_bert/checkpoint-3'
# 定义BERT模型的分词器路径
tokenizer_path = 'finetuned_bert'
# 创建文本分类的pipeline实例，使用预定义的模型和分词器路径，并指定设备
classifier = pipeline('text-classification', model=model_path, tokenizer=tokenizer_path, device=device)
 
# 定义用于测试的文本
text = "This is a sample text for testing the fine-tuned BERT model."
 
# 使用classifier对文本进行分类，并将结果存储在res中
res = classifier(text)
 
# 打印分类结果
print(res)




